강원대학교 자연과학대학 화학·생화학부 이주용 교수가 「유기분자 역합성 경로 예측 AI」 기술을 개발했다.

이주용 교수 연구팀이 개발한 ‘유기분자 역합성 경로 예측 AI’ 기술은 신약 개발과정에서 필수적인 디자인된 신약 후보 물질이 실제로 합성 가능할지 판단하는 방법을 도출하기 위해 소요되는 비용과 시간을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

연구팀은 기존의 원자 단위의 분자 표현식을 이용한 역합성 예측 AI와 달리 분자를 각 원자 중심으로 정해진 공유 결합의 개수만큼 연결된 부분 구조의 집합으로 표현해 AI를 학습시킨 결과, 기존의 역합성 경로 예측 AI에 비해 훨씬 뛰어난 예측 정확도를 보인다는 사실을 검증했다.

특히, 연구팀은 AI 학습을 위해 분자를 텍스트로 표현할 때, 원자 단위 표현보다 부분 구조의 집합으로 표현하는 것이 더 많은 정보를 담고 있어 효과적이라는 것을 확인했다.

이번 연구는 국제학술지인 ‘Nature Communications(IF=14.919, 상위 4.86%)’ 2022년 3월호에 ‘Retrosynthetic reaction pathway prediction through neural machine translation of atomic environments’라는 주제로 게재됐다.

이주용 교수는 “이번 연구 성과는 새로운 역합성 경로 예측 및 신약 개발 관련 AI 개발에 새로운 가능성을 제시한 것이라고 할 수 있다”며 “신약 후보 물질의 합성 가능 여부를 빠르게 판단해주는 AI의 개발이 신약 개발의 시간과 비용을 획기적으로 줄여줄 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

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